azure-open-ai-embeddings-qna

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A simple web application for a OpenAI-enabled document search. This repo uses Azure OpenAI Service for creating embeddings vectors from documents. For answering the question of a user, it retrieves the most relevant document and then uses GPT-3, GPT-3.5 or GPT-4 to extract the matching answer for the question.

파일 탐색기

최종 버전 다운로드 (.zip)

- - WebApp.yml
- extensions.json
- launch.json
- settings.json
- tasks.json
- - __init__.py
  - function.json
- - __init__.py
  - function.json
- - __init__.py
  - function.json
- - microsoft.png
- - 00_Chat.py
  - 01_Add_Document.py
  - 02_Document_Management.py
  - 04_Index_Management.py
  - 10_Sandbox.py
  - 10_Utils - Document_Summary.py
  - 11_Utils - Conversation_Data_Extraction.py
  - 12_Utils - Prompt Exploration.py
- - __init__.py
  - azureblobstorage.py
  - azuresearch.py
  - customprompt.py
  - formrecognizer.py
  - helper.py
  - pgvector.py
  - redis.py
  - translator.py
- .funcignore
- embeddings_text.csv
- environment.yml
- host.json
- OpenAI_Queries.py
- requirements.txt
- .dockerignore
- architecture.png
- demo.py
- Dockerfile
- helper.py
- microsoft.png
- requirements.txt
- architecture.png
- architecture_acre.png
- architecture_acs.png
- architecture_pg.png
- architecture_redis.png
- deployment.json
- deployment_ACS.json
- deployment_azcn.json
- deployment_pg.json
- deployment_pg_azcn.json
- deploymentACRE.json
.env.template
.gitignore
BatchProcess.Dockerfile
BatchProcess.Dockerfile.dockerignore
docker-compose.yml
LICENSE
README.md
WebApp.Dockerfile
WebApp.Dockerfile.dockerignore

# 설치 가이드

1. 코드 내려받기

git clone https://github.com/ruoccofabrizio/azure-open-ai-embeddings-qna

깃허브에서 프로젝트 코드 전체를 내 컴퓨터로 내려받습니다.

cd azure-open-ai-embeddings-qna

방금 내려받은 프로젝트 폴더 안으로 이동합니다.

2. Docker

쉬움 추천

사전 준비물

Git GitHub에서 프로젝트 코드를 내려받으려면 필요합니다.
Docker Desktop 컨테이너를 빌드하고 실행하려면 필요합니다. 설치 후 실행해서 백그라운드에 켜두세요.

docker compose up

정의된 모든 컨테이너(서버, DB 등)를 한 번에 빌드하고 백그라운드에서 실행합니다.

docker run -p 6379:6379 redis/redis-stack-server:latest

빌드된 이미지를 실제 컨테이너로 실행합니다.

docker run -p 7071:80 fruocco/oai-batch:latest

빌드된 이미지를 실제 컨테이너로 실행합니다.

docker run --env-file .env -p 8080:80 fruocco/oai-embeddings:latest

빌드된 이미지를 실제 컨테이너로 실행합니다.

docker build . -f Dockerfile -t your_docker_registry/your_docker_image:your_tag

Dockerfile을 기반으로 실행 가능한 이미지를 빌드합니다.

✅ 터미널에 docker compose ps 를 입력해 컨테이너들이 Up 상태인지 확인하세요. README에 포트 번호가 적혀있다면 브라우저에서 http://localhost:포트번호 로 접속해보세요.

이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.

3. Python

쉬움

사전 준비물

Git GitHub에서 프로젝트 코드를 내려받으려면 필요합니다.
Python 3 설치 시 'Add Python to PATH' 옵션을 꼭 체크하세요 (Windows).

python -m venv .venv

파이썬 스크립트(또는 모듈)를 실행합니다.

pip install -r code\requirements.txt

requirements.txt 등에 명시된 파이썬 라이브러리를 설치합니다.

✅ 에러 메시지 없이 실행되고 터미널에 안내 문구가 출력되면 정상입니다.

이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.